LG AI Research красавцы-выпустили серию ИИ-моделей с рассуждением опен сорс

Модель EXAONE Deep ориентирована на решение задач в математике, естественных науках и программировании, а также на развитие концепции Agentic AI.

Позиционируется как конкурент моделям от OpenAI и DeepSeek, и её главная фишка — большая производительность при меньших размерах моделей.

Выпущено 3 варианта:
- 32 млрд параметров — основная модель для сложных задач.
- 7.8млрд— лёгкая версия для универсального применения.
- 2.4млрд— компактная версия для устройств.

⚡️$1, вложенный в open-source = $2000 ценности для компаний/стран - крутой отчет Гарварда

Исследование, проведенное Гарвардской школой бизнеса и Университета Торонто, представляет собой 1-ю попытку количественно оценить экономическую ценность открытого исходного кода (Open Source Software, OSS) для глобальной экономики.

Стоимость со стороны предложения (затраты на однократное создание всего широко используемого OSS): $4,15 млрд.

Стоимость со стороны спроса (если бы каждая компания должна была создавать используемое ею OSS самостоятельно): $8,8 трлн.

Невидимый экономический вклад: компании потратили бы в 3,5 раза больше средств на ПО, чем они тратят сейчас, если бы OSS не существовало.

Концентрация вклада:
- Всего 5% разработчиков создают более 96% ценности OSS.
- 6 основных языков программирования составляют 84% от общей ценности OSS.

Наибольшую выгоду от OSS получают: профессиональные и технические услуги ($43 млрд), розничная торговля ($36 млрд) и административные услуги ($35 млрд).
Традиционные отрасли (добыча полезных ископаемых, коммунальные услуги, сельское хозяйство) получают значительно меньшую выгоду.

Значение языков программирования:

Язык Go оказался наиболее ценным по вкладу, его ценность в 4 раза превышает следующий по значимости язык JavaScript, хотя JavaScript традиционно считается более распространенным.

Асимметрия создания ценности: Исследование обнаружило крайне неравномерное распределение создания ценности. Последние 5% разработчиков (около 3000 человек) генерируют более 93% ценности на стороне предложения и более 96% на стороне спроса.

Вклад в невидимую производительность: OSS представляет собой недооцененный фактор, объясняющий "парадокс производительности" в ИТ-сфере. Экономия в $8,8 трлн не отражается в официальных экономических показателях.

Зависимость от меньшинства: Результаты показывают критическую уязвимость современной экономики, которая в значительной степени зависит от работы очень небольшой группы программистов.

Проблемы и угрозы
Риск "трагедии общин": OSS как "цифровые пастбища" подвержены риску истощения из-за чрезмерного использования и недостаточного инвестирования.

Зависимость от ключевых разработчиков: Огромный вклад малой группы разработчиков создает системный риск. Если эти разработчики перестанут поддерживать свой код, это может иметь серьезные последствия для глобальной экономики.

Недостаточное инвестирование: Несмотря на огромную ценность ($8,8 трлн), инвестиции в OSS остаются недостаточными. Компании, которые получают выгоду от OSS, часто не вносят адекватный вклад в его создание и поддержку.

Измерение ценности: OSS остается в значительной степени неучтенным в экономических показателях, что затрудняет формирование эффективной политики по его поддержке.

Прогнозы и рекомендации
Необходимость социальной поддержки: Исследование подчеркивает необходимость общественной поддержки этого критического ресурса, особенно для ключевых разработчиков.

Корпоративный вклад: Компаниям рекомендуется не просто пользоваться OSS, но и вносить свой вклад в его создание и поддержку, что составляет лишь малую часть затрат, которые они понесли бы, если бы OSS не существовало.

Исследователи признают, что их оценка вероятно является заниженной, так как:
1. Данные не включают операционные системы, которые являются существенной категорией OSS
2. Невозможно идентифицировать 100% OSS, используемого во всем мире
3. Не учитываются все линии кода (только те, что с высокой вероятностью написаны человеком)

3-й по величине эмитент стейблкоинов и лидер в RWA запускают новый блокчейн Converge

Эмитент стейблкоина USDe Ethena Labs и RWA-платформа Securitize пытаются объединить TradFi и DeFi через институционально-ориентированный L1-блокчейн.

Цель - создать сеть, которая обеспечивает как денежную сторону, так и активную сторону (токенизированные реальные активы), ориентированную на институциональных участников.

Converge как отдельный L1 не привязан к экосистеме Ethereum через L2, что поднимает вопрос о дальнейшем разделении ликвидности.

Если институциональный DeFi начнет мигрировать на отдельные L1, такие как Converge, это может ослабить роль Ethereum как основного хаба для DeFi.

Однако Converge сохраняет совместимость с EVM, что позволяет использовать существующие инструменты и смарт-контракты Ethereum. Это может смягчить эффект фрагментации, если экосистема будет активно взаимодействовать с другими сетями.

Успех Converge будет зависеть от:
- Способности привлекать институциональный капитал в условиях фрагментации Ethereum.
- Уникальной модели интеграции стейблкоинов как газовых токенов.
- Навыков Ethena и Securitize в навигации по сложному регуляторному ландшафту, особенно с учетом потенциального статуса USDe как ценной бумаги.

Сам проект поднимает важные вопросы о будущем DeFi, роли Ethereum и регуляции синтетических активов, но пока его преимущества и риски остаются предметом спекуляций до запуска основной сети (планируется на 2-й квартал 2025).

Начинается большая конференция NVIDIA по ИИ, сейчас будут анонсы от СЕО

Дайте нам бусты и мы сможем поделиться большим полезным контентом в сторис ❤️ https://news.1rj.ru/str/boost/blockchainRF

Ссылка на трансляцию тут.

General Motors и NVIDIA разрабатывают беспилотные автомобили и трансформируют производство

Об этом заявил Дженсен Хуанг, СЕО NVIDIA, назвав это "эрой физического ИИ", подразумевая, что технологии NVIDIA изменят не только автомобили, но и всю цепочку их создания — от заводов до дорог.

Их сотрудничество основано на 3 направлениях:

1. Разработка беспилотных автомобилей.
2. Оптимизация заводов с помощью ИИ и симуляций.
3. Ускоренные вычисления для робототехники и безопасности.

GM будет использовать платформу NVIDIA DRIVE AGX, основанную на архитектуре Blackwell, её производительность достигает 1000 TOPS (триллионов операций в секунду), что делает её одной из самых мощных систем для автомобильного применения на рынке.

Автомобили будут работать под управлением NVIDIA DriveOS.

GM интегрирует NVIDIA Omniverse с платформой NVIDIA Cosmos, чтобы создать кастомизированные ИИ-системы для заводов.

Это позволяет создавать:

- Цифровые двойники сборочных линий GM моделируются в Omniverse, что даёт возможность проводить тестирование и симуляции без остановки реального производства. Это снижает простои и ускоряет внедрение новых моделей автомобилей.

- Обучение робототехники. Cosmos, как генеративная мировая базовая модель, использует миллионы часов видео и данных для тренировки ИИ, управляющего роботами на заводах GM. Это касается таких задач.

- Ускоренные вычисления. Платформы NVIDIA обеспечивают обработку больших объёмов данных в реальном времени, что критично для оптимизации планирования заводов.

Самое милое, что было сейчас на конфе-робот Blue,созданный Disney+DeepMind+NVidia

Дженсен Хуанг заявил: «Пришло время роботов. Зачем? Чтобы решить проблему нехватки рабочей силы. Все, что движется, будет роботизировано».

Он давал этому мультяшному роботу команды на сцене в прямом эфире https://news.1rj.ru/str/alwebbci/3114

На пороге эры физического ИИ и $50трлн рынка - главное из презентации NVIDIA GTC 2025

Дженсен Хуанг представил картину будущего, где робототехника и физический ИИ трансформируют индустрию стоимостью в $50 триллионов.

От ИИ-фабрик к физическому ИИ.

“ИИ-фабрики имеют только одну задачу: генерировать токены", — заявил Дженсен Хуанг, описывая кардинальный сдвиг в архитектуре вычислений.

По его мнению, будущее ПО переходит от традиционных ЦОДов к "ИИ-фабрикам", которые не просто извлекают файлы, а генерируют токены — единицы информации, которые могут быть преобразованы в исследования, химические вещества, белки и многое другое.

Роботы - следующая многотриллионная индустрия
Одним из центральных элементов презентации стала робототехника, которую NVIDIA позиционирует как "следующую многотриллионную индустрию".

Компания представила циклическую модель развития роботизированных систем, включающую 3 ключевых этапа:

SIMULATE — виртуальная разработка и тестирование в симуляционных средах
TRAIN — обучение ИИ-моделей для управления роботами
DEPLOY — внедрение роботов в реальный мир.

Этот непрерывный цикл совершенствования поддерживается 2 ключевыми анонсами:

GR00T N1 — первая в мире открытая фундаментальная модель для гуманоидных роботов, способная к обобщенному мышлению и выполнению различных задач
Newton — открытый физический движок, разрабатываемый совместно NVIDIA, Google DeepMind и Disney Research

Эволюция ИИ: от восприятия к физическому взаимодействию

PERCEPTION AI (2012+) — распознавание речи, медицинская визуализация
GENERATIVE AI — цифровой маркетинг, создание контента
AGENTIC AI — помощники по кодированию, обслуживание клиентов
PHYSICAL AI — автономные транспортные средства, общая робототехника

Физический ИИ был представлен как вершина этой эволюции, открывающая рынок объемом $50 триллионов в промышленности и робототехнике.

⚡️Во всем мире у людей снизились способности читать, рассуждать, сосредотачиваться и узнавать новое.

Этот процесс сильно ускорился в начале 2010-х с распространением смартфонов, соц сетей и технологий; и затрагивает как подростков, так и взрослых.

Упадок когнитивных навыков фиксируется не только в отдельных странах, но и в глобальном масштабе.

Люди все чаще отмечают, что им сложнее сосредотачиваться на длинных текстах, задачах или сохранять внимание в течение длительного времени.

Когнитивный суверенитет под атакой соблазнительных алгоритмов дофаминовой петли.

Эксперты указывают на то, что системы образования не адаптировались к новым вызовам, сосредоточившись на поверхностном обучении вместо развития критического мышления.

Эта тенденция вызывает обеспокоенность, поскольку когнитивные навыки — основа для личного развития, профессионального успеха и функционирования общества в целом.

Мы сталкиваемся с фундаментальным изменением в человеческом интеллекте в потенциале и исполнении.

Обзор рынка стейблкоинов

Общее предложение стейблкоинов достигло $214 млрд к февралю 2025 года, увеличившись на 63% с $138 миллиардов год назад.

Стейблкоины по объему предложения ~ в 100 раз меньше денежной массы M1 США ($18,4 триллиона), но по объему транзакций уже превосходят Visa ($15,7 триллиона) и сопоставимы с Mastercard.

Лидеры рынка:

USDT вырос с $96 до $146 миллиардов, но его доля рынка снизилась с 69% до 64%.
USDC удвоил свой объем с $28,5 до $56 миллиардов, увеличив долю рынка до 24,5%.
USDe от Ethena стал третьим по величине стейблкоином, взлетев с $620 миллионов до $6,2 миллиардов.
DAI (ребрендинг в Sky) немного снизился до $4,7 миллиардов, но новый стейблкоин системы USDSдобавил $2,6 миллиардов.

Блокчейны и использование:

Ethereum остается лидером с 55% доли рынка по предложению.
TRON снизил свою долю с 35% до 28%.
Solana выросла с 1,6% до 5,4%, а Base - с 0,2% до 1,8%.

Использование по секторам:

- Большая часть предложения стейблкоинов сосредоточена на централизованных биржах (CEX).
- Большинство транзакций происходит в DeFi-приложениях и MEV-активности.
- На Solana транзакции в основном связаны с MEV и Phoenix (арбитраж и торговля).
- На Ethereum наблюдается баланс между CEX, DeFi и кредитными протоколами.
- На Base лидируют Farming MEV и другие DeFi-протоколы.

Ключевые тренды

1. Увеличение институционального принятия и регуляторной ясности.

2. Рост DeFi и мемкоинов как драйверов использования стейблкоинов.

3. Разделение рынка: USDC для институционального использования и USDT для P2P-транзакций.

4. Появление новых моделей обеспечения, как у USDe.

5. Баланс между децентрализацией и соответствием регуляторным требованиям.

NVIDIA и Synchron создают когнитивный ИИ: новый этап развития нейроинтерфейсов к интуитивному взаимодействию с технологиями

На конференции Nvidia GTC была представлена обновленная версия нейроинтерфейса Synchron с интеграцией ИИ-систем NVIDIA для создания когнитивного ИИ— следующего шага после агентного и физического ИИ.

Вместе они создают более естественную и интуитивную систему для считывания, декодирования и интерпретации сигналов мозга.

Технология работает так: нейроинтерфейс Synchron Stentrode собирает нейронные сигналы моторной коры, Nvidia Holoscan обрабатывает их в реальном времени, а модели Nvidia Cosmos создают фотореалистичные симуляции движений для обучения системы.

Все это формирует эволюционный путь развития ИИ:

Генеративный ИИ → Агентный ИИ → Физический ИИ → Когнитивный ИИ.

Они показали участника испытаний с параличом, который использовал систему вместе с Apple Vision Pro для управления различными устройствами в своем доме — музыкой, освещением, вентилятором, кормушкой для собаки и роботом-пылесосом — силой мысли.

Нейроинтерфейс в этой концепции становится основой для создания универсальной базовой модели мозга.

По оценкам Morgan Stanley, рынок BCI может достичь $400 млрд к 2030 году, и Synchron с технологией NVIDIA позиционируется как ключевой игрок на этом растущем рынке.

⚡️Компания Цукерберга создала аналог Google для данных о клетках - CELLxGENE Discover

CZ CELLxGENE Discover, разработанная Chan Zuckerberg — это крупнейшая в мире открытая платформа для работы с данными одиночных клеток.

Представьте себе огромную цифровую библиотеку, где собрана информация о более чем 93млн уникальных клеток из 449 тканей человека и животных.

Раньше у каждой лаборатории были свои форматы данных, а исследования оставались разрозненными. CZ CELLxGENE Discover впервые объединяет эти данные в едином стандартизированном формате, открывая новые возможности для науки:

Детальное изучение клеток различных органов в норме и при заболеваниях
Отслеживание экспрессии генов в разных типах клеток
Сравнение данных из разных исследований
Обучение ИИ-моделей на огромных массивах клеточных данных.

Платформа предлагает 3 ключевых инструмента:
1. Explorer — для интерактивного изучения данных до 4 миллионов клеток одновременно
2. Gene Expression — для анализа экспрессии генов в разных типах клеток
3. Census — для программного доступа к данным и масштабного анализа

ИИ-модель scGPT, обученная на 33 миллионах клеток из этой платформы, помогает автоматически классифицировать типы клеток и предсказывать их поведение.

Эта платформа открывает новые возможности для:
1. Создания точных клеточных атласов человеческого организма
2. Понимания механизмов развития заболеваний
3. Разработки персонализированных методов лечения
4. Ускорения научных открытий благодаря коллективным усилиям ученых по всему миру

Ранее CZI представили более широкую инициативу, направленную на создание платформы для биологических ИИ-моделей, а CELLxGENE Discover — это платформа, сфокусированная на данных одиночных клеток.

Официально OpenAI: цена за ИИ-модель o1-pro для API 600$ / 1M выходных токенов 👀

o1-pro в 270 раз дороже #DeepSeek-R1 , ранее мы писали про цены китайской модели тут.

Если только эти дополнительные 10 баллов IQ не сделают её гением уровня Эйнштейна, стоит ли она этого?

Samsung выпустили 1-ю в мире ИИ-модель для создания видеоигр и анимаций

ByteCraft — это ИИ-модель, которая работает на уровне байтов (низкоуровневых единиц данных, из которых состоят файлы).

Пользователь вводит текстовый запрос (например, описание желаемой игры или анимации), а модель создает из этого готовый исполняемый файл — то есть программу или игру, которую можно запустить на компьютере.

Это отличается от традиционных методов разработки игр, где процесс требует написания кода и создания ресурсов вручную.

Text prompt -> Executable file

HF
GitHub.
Paper.

Мозг человека становится частью ПО-Synchron создает ИИ-модель мозга и будет ее продавать рынку

Разработчик нейроинтерфейсов запатентовал свою ИИ-модель Chiral™ и представил дорожную карту разработки, пока нет готового продукта. Но Synchron планирует лицензировать свою технологию Chiral™, а покупатели могут получить следующие конкретные компоненты:

1. API для декодирования сигналов мозга

2. Предобученные модели распознавания намерений
3. Инструменты интеграции с существующим ПО
4. Доступ к анонимизированным наборам данных
5. Инструменты для разработчиков для создания приложений на базе Chiral™.

Мозг становится не просто источником команд, но интегральной частью технологии.

Это означает, что нейронная активность пациента, передаваемая через имплант Synchron, одновременно адаптирует ПО под конкретного пользователя и обогащает модель Chiral™.

В недавней демонстрации с пациентом Родни этот принцип уже работает: его мысленные команды управляют домашней техникой через Apple Vision Pro.

Это не просто новый интерфейс — это новая категория ПО, где размывается граница между пользователем и инструментом.

Современная стратегия коммерциализации BCI (нейроинтерфейсов) становится двухкомпонентной:

Аппаратная часть — сами устройства для считывания сигналов мозга (Stentrode у Synchron, чипы у Neuralink и т.д.)

Программная часть/ИИ-модели — интеллектуальные системы для декодирования, интерпретации и обработки нейронных сигналов (Chiral™ у Synchron).

Этот анонс совпадает с тревожными данными Financial Times о глобальном снижении когнитивных способностей населения. Синтез человеческого мозга и ИИ может стать ответом на эту проблему, компенсируя снижающиеся естественные способности.

Ключевой вопрос для рынка -
кто будет контролировать интерфейс между человеческим разумом и ИИ?

Сообщество решает: создан опен сорс аналог китайского хайпового ИИ-агента Manus

LangManus создан с использованием LangGraph. Он пока на ранней стадии, но уже виден потенциал для выполнения сложных задач с помощью многоуровневой системы ИИ.

Проект интегрирует современные инструменты (Qwen, Tavily, Jina, Browser-Use) и опирается на LangStack для оркестрации агентов.

Про Manus мы писали здесь, а тут про его разбор.

Если вы не в курсе об ИИ-агентах, то в этом посте у коллег можно познакомиться с темой.

Что стоит за "инвестициями" в $400 млн в TON Павла Дурова? Как из старых новостей Дуров делает "свежую", объясняем в этом посте

Сегодня криптомир взорвался новостью о том, что ведущие венчурные фонды "инвестировали более $400 млн в Toncoin".

Громкие имена венчурных фондов, такие как Sequoia Capital, Benchmark, Ribbit, и цитаты их представителей указаны во всех сми, создавая впечатление мощного нового раунда финансирования.

Но что стоит за этими заголовками?

Компания The Open Network Foundation (TON Foundation официально не имеет отношения к Дурову, но в реальности-это его команда) заявила, что группа венчурных фондов "инвестировала более $400 млн в криптовалюту Toncoin".

Важная деталь-инвестиции предоставлены "в форме Toncoin, а не традиционного акционерного или денежного капитала".

Также сообщается о 40 миллионах активных пользователей блокчейна TON и 121 миллионе "уникальных" держателей Toncoin.

При внимательном анализе становится ясно, что это не новые инвестиции. Sequoia и другие упомянутые фонды были инвесторами проекта TON еще в 2018 году. Формулировка "инвестиции в форме Toncoin" вероятно означает, что они просто держат эти токены уже некоторое время.

Нет притока нового капитала. В отличие от настоящего инвестиционного раунда, здесь не происходит вливания денег в разработку или развитие платформы.

Скрытая цель этой новости — поддержка цены токена. Toncoin потерял значительную часть стоимости, упав с "более $8.00" до "примерно $3.75". Такие новости часто используются для стимулирования роста котировок.

Эта "новость" появляется на фоне:

1. Недавнего освобождения Павла Дурова из-под стражи во Франции после предъявления серьезных обвинений

2. Заявления о достижении Telegram рубежа в 1 миллиард пользователей

3. Информации о значительных убытках Telegram ($173 млн за 2023 год)

4. Необходимости погашения долга в $2.4 млрд к 2026 году

5. Возможных планов Telegram по проведению IPO

Все это выглядит как часть скоординированной PR-кампании, направленной на:

- Восстановление доверия к экосистеме Telegram/TON после юридических проблем

- Создание позитивного информационного фона для возможного IPO

- Поддержку стоимости токена Toncoin

- Демонстрацию поддержки со стороны авторитетных инвесторов

Почему участвуют уважаемые фонды?
Для венчурных фондов это тоже выгодно. Они уже владеют Toncoin и заинтересованы в росте его цены. Поддержание хороших отношений с Telegram может обеспечить им привилегированный доступ к потенциальному IPO. Простое упоминание в пресс-релизе и предоставление общей цитаты — минимальные усилия для потенциальной выгоды.

Когда следующий раз вы увидите громкий заголовок о "крупных инвестициях", обратите внимание на формулировки. За красивым фасадом часто скрывается переупаковка старых фактов с целью создания информационного повода.

РФ рынок кибербезопасности и ЦОДов вступает в период жесткого регулирования

С одной стороны — ужесточение ответственности за утечки данных, с другой — новые требования к инфраструктуре.

Отметим, что месяц назад глава ИИ в Яндексе отмечал о проблемах с ЦОДами и нехваткой энергии для ИИ.

Минстрой утвердил новые правила проектирования и строительства ЦОД, вступившие в силу в начале марта, и могут привести:

1. Росту затрат на 10-15% на строительство
2. Увеличению сроков строительства с 5 до 7 лет
3. Росту цен на размещение данных до 20%
4. Впервые введена детализированная классификация ЦОД по мощности и местоположению, что усложняет выбор участков, особенно в Московском регионе и СПБ, где стоимость размещения данных в 2024 году выросла на 21% и 9%.

Оборотные штрафы и рост рынка кибербезопасности. С 30 мая 2025 года вводятся крупные оборотные штрафы за повторную утечку данных:

1-3% от годового оборота (минимум 25 млн, максимум 500 млн рублей).

Эти изменения уже трансформируют рынок:

- Объем продаж решений кибербезопасности вырос до ₽293 млрд в 2024 году

- Затраты компаний на ИБ-услуги достигли ₽324 млрд

- Спрос на аудит систем защиты информации увеличился более чем в 2 раза.

⚡️Anthropic обогнала OpenAI и Google DeepMind в создании ИИ для сложных и долгих задач

В свежем исследовании METR анализируют способности ИИ - моделей временной горизонт задачи — это время, которое требуется человеку для выполнения задачи, и которое ИИ может выполнить с определенной вероятностью успеха.

В центре исследования находится 50%-временной горизонт — длительность задач, где ИИ достигает успеха в 50% случаев. Это своего рода "средняя точка" возможностей моделей, которая позволяет измерять их прогресс.

В исследовании говорится, что Claude 3.7 Sonnet от Anthropic показал наилучшие результаты среди тестируемых моделей - может с 50% вероятностью выполнять задачи, которые занимают у человека ~ 59 минут, что превосходит результаты o1, GPT-4o, Gemini-2.0 и DeepSeek-R1.

С 2019 года временной горизонт лучших моделей ИИ удваивается примерно каждые 7 месяцев.

Если поднять планку до 80% успеха, временной горизонт сокращается до примерно 15 минут. Это показывает, что надежность остается слабым местом даже у топовых моделей.

Если темпы роста сохранятся, к 2028–2031 годам ИИ сможет брать на себя задачи, эквивалентные месяцу человеческой работы (около 167 часов). Это открывает перспективы для автоматизации сложных проектов.

Что движет прогрессом?

- Улучшение логических способностей моделей.
- Более умелое использование инструментов.
- Повышение надежности и устойчивости к ошибкам.
- Рост самосознания моделей (понимания своих пределов).

Проблемы и ограничения

- ИИ хуже справляется с "грязными" задачами — неструктурированными или с неясной обратной связью.
- Модели редко сами ищут дополнительную информацию, что ограничивает их инициативность.
- Большой разрыв между 50% и 80% надежностью говорит о том, что стабильность пока далека от идеала.

5 ключевых инвестиционных сфер для роста - отчет ARK Invest

1. Инфраструктура ИИ и платформы разработки.

2. Многоразовые ракеты и технология спутников LEO - SpaceX продемонстрировал значительное снижение затрат.

Тысячи недорогих спутников на низкой околоземной орбите LEO теперь могут предоставлять услуги с низкой задержкой, непрерывным глобальным покрытием и прямым подключением к мобильным устройствам

3. Разработка лекарств на базе ИИ. Потенциальная доходность 30-47% на исследования и разработки представила бы собой значительный поворот в десятилетиях снижения производительности фармацевтической отрасли.

4. Инфраструктура цифровых активов. Взрывной рост стейблкоинов и массовое принятие биткоина через ETF предполагают дальнейший рост.

5. Гуманоидная робототехника. По мере снижения затрат и улучшения возможностей экономическое обоснование становится убедительным, особенно на рынках с ограниченной рабочей силой.

Ооо! Китай понял, что им нужны стейблкоины, а не цифровые валюты ЦБ

Гос СМИ Китая выпустили материал о "Реструктуризации международной финансовой системы с помощью цифровых валют"

Китай обеспокоен укреплением доминирования $ через стейблкоины и предлагает многостороннюю стратегию для поддержки интернационализации юаня. Кстати, свежий обзор рынка стейблкоинов здесь.

Авторы говорят о стратегическом резерве биткоина США и поддержке криптовалют, что отражает новую реальность в области цифровых финансов на 2025 год.

Особо интересно, что рекомендуется Китаю:

1. развивать все 3 типа цифровых валют одновременно, криптовалюты, стейблкоины, CBDC.

2. продвигать китайские стейблкоины

3. поощрять использование и продвижение цифровых специальных прав заимствования (e-SDR) на уровне МВФ, чтобы способствовать диверсификации международной валютной системы

Китай выпускает новую ИИ-модель, которая лучше #DeepSeek и GPT-4.5

Hunyuan-T1 — это новая ИИ-модель от Tencent, она основана на архитектуре Hunyuan TurboS и разработана с акцентом на скорость, точность и эффективность. https://news.1rj.ru/str/alwebbci/3127

У этой модели:

1. Гибридная архитектура Mamba-Transformer MoE.

Hunyuan-T1 — первая модель такого масштаба, использующая комбинацию Mamba и Transformer в рамках подхода Mixture of Experts (MoE).

2. Сильная логика и лаконичность. Модель способна точно следовать сложным инструкциям и выдавать четкие, логически выверенные ответы. Это делает её отличным инструментом для задач, где важна структура и ясность.

3. Минимальные галлюцинации.

4. Высокая скорость. Первое слово появляется менее чем за секунду, а скорость генерации текста достигает 60–80 токенов в секунду. Это отличный показатель для модели, работающей с такими сложными задачами.

Превосходство:
- Над DeepSeek: Hunyuan-T1 быстрее (60–80 токенов/с против "медленного" R1), возможно, лучше в лаконичности и обработке длинных текстов. DeepSeek выигрывает в открытости и цене.

- Над GPT-4.5: Hunyuan-T1 может опережать в скорости, логике и стоимости, а также в обработке сверхдлинных контекстов. GPT-4.5, вероятно, лучше в естественности общения и эмоциональном интеллекте.

Также команда выпустила исследование Insight-V, которое является шагом к тому, чтобы мультимодальные модели могли не просто видеть и говорить, а логически рассуждать на основе визуальных данных, как это делает человек.

Это одна из первых попыток создать систему, вдохновленную подходом OpenAI o1, но с акцентом на обработку визуальной информации в сочетании с текстовыми данными.

Code.